原標(biāo)題：“云、數(shù)、智三位一體”難在哪？亞馬遜云科技讓難題有解

這幾年，關(guān)于“云(Cloud)、數(shù)（Bigdata）、智（Artificial Intelligence）”三位一體的說法絡(luò)繹不絕，不管是ABC還是CBA，各大云服務(wù)商都希望充分利用云計算這個平臺，將各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等進(jìn)行融合，以方便用戶更好地洞察數(shù)據(jù)價值來驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

但理想很豐滿、現(xiàn)實卻比較骨感。云數(shù)智的融合絕非易事。一方面，從組織架構(gòu)、人員能力、項目實施和工具支撐層面上，云數(shù)智融合的需求正在不斷增加；另一方面，很多用戶受制于歷史原因、真實環(huán)境、團(tuán)隊能力等因素，使得云數(shù)智融合普遍存在著很大的障礙。

如何打破這種局面？

近日，亞馬遜云科技推出“云、數(shù)、智三位一體”的大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)融合服務(wù)組合，真正從用戶真實問題與需求出發(fā)，推進(jìn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合，加速企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)?；穆涞?。

三大挑戰(zhàn)不容回避

IDC預(yù)測，到2022年，60%的中國1000強(qiáng)公司將在所有關(guān)鍵業(yè)務(wù)的橫向職能中擴(kuò)大使用AI/ML，如營銷、法務(wù)、人力資源、采購和供應(yīng)鏈、物流等。Gartner也預(yù)測，到2024年，75%的企業(yè)將把機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于生產(chǎn)，為企業(yè)業(yè)務(wù)賦能。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的深入應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)驅(qū)動型的應(yīng)用場景開始大量誕生。與此同時，也帶來對于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)的需求，甚至在對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方方面面產(chǎn)生影響。亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建直言，企業(yè)要想重塑數(shù)據(jù)洞察，一定會將數(shù)據(jù)和只能進(jìn)行融合、統(tǒng)一，從而更加高效地圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建和實施項目，使得數(shù)據(jù)在兩者之間無縫流轉(zhuǎn)，成員快速具備相關(guān)能力，推動公司企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向新的高度。

如果從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的真實需求分析，云數(shù)智融合已經(jīng)是迫在眉睫。首先，在組織架構(gòu)層面，分散在各個部門的機(jī)器學(xué)習(xí)實踐需要加速走向整合，并與大數(shù)據(jù)項目進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)、資源配置；其次，從人員能力層面看，大數(shù)據(jù)從業(yè)者具備承接機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)項目的需求，機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者則需要掌大數(shù)據(jù)處理能力；第三，從項目實施層面看，企業(yè)越來越多數(shù)據(jù)驅(qū)動型的業(yè)務(wù)場景需要融合大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩者的能力；最后，需要面向大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)一的開發(fā)平臺和技術(shù)基礎(chǔ)，或者對已有大數(shù)據(jù)平臺改造增加機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)場景或者能力，或者重新構(gòu)建一個面向兩者的通用平臺。

在亞馬遜云科技看來，在很多企業(yè)的真實情況中，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)融合卻絕非易事，普遍存在著三大問題：

• 其一、由于企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的歷史原因，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)通常存在不同的團(tuán)隊，分而治之的方式使得數(shù)據(jù)和技術(shù)處于孤島狀態(tài)，制約了敏捷迭代。
• 其二、很多傳統(tǒng)企業(yè)往往是有好算法、卻不具備處理處理海量數(shù)據(jù)規(guī)模的能力，使得企業(yè)空有好算法，無法對算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)輸入迭代與優(yōu)化，從而使得算法模型效果與實際業(yè)務(wù)目標(biāo)相差甚遠(yuǎn)。
• 其三、模型在企業(yè)的實驗環(huán)節(jié)效果良好，一到真實業(yè)務(wù)場景中卻不盡人意，大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員對業(yè)務(wù)參與度低，而真實的業(yè)務(wù)場景遠(yuǎn)比實驗環(huán)境復(fù)雜。

“最開始很少有用戶會考慮將大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)放在一起，通常采取的是分開獨(dú)立建設(shè)。”陳曉建補(bǔ)充道，“以如今應(yīng)用廣泛的推薦系統(tǒng)為例，經(jīng)常會用到用戶屬性進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，通常是以文本的方式；但機(jī)器學(xué)習(xí)必須要轉(zhuǎn)成特定格式才行，一旦標(biāo)簽體系比較復(fù)雜，這又是機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊所不具備的能力?！?/p>

面對上述普遍挑戰(zhàn)，亞馬遜云科技的理念是從用戶需求出發(fā)，反向打造出廣泛和深入的服務(wù)，打通大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理底層服務(wù)，在云中構(gòu)建起統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)底座，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)之間的互相賦能，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)提供新動力。

如何做到雙劍合璧

不難看出，雖然市場上提出云數(shù)智三位一體的云服務(wù)商不在少數(shù)，但是真正能夠在技術(shù)、產(chǎn)品層面實現(xiàn)有效融合的不錯。因為很多幾乎都是產(chǎn)品表面上的集成，缺乏統(tǒng)一融合的數(shù)據(jù)治理底座，以及大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)之間高效充分的雙向互動。

亞馬遜云科技認(rèn)為，大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)要想真正實現(xiàn)融合，必須具備三大核心能力：一、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、打破數(shù)據(jù)孤島；二、統(tǒng)一的權(quán)限管控，讓數(shù)據(jù)在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中高效流動；三、統(tǒng)一的開發(fā)及流程編排，從端到端實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的融合，提升整體開發(fā)效率。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建

“統(tǒng)一的治理底座可以實現(xiàn)如數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)權(quán)限、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)工作流、可視化等；而大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)高效充分的雙向互動，則可以互為支撐、互為因果，形成正向循環(huán)，最終為企業(yè)級發(fā)展提供新動力?！标悤越ㄑa(bǔ)充道。

事實上，高效融合意味著云服務(wù)商需要將涉及到大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的大量產(chǎn)品、功能在技術(shù)、業(yè)務(wù)邏輯等層面實現(xiàn)深度的融合，對于云服務(wù)商的產(chǎn)品與技術(shù)能力極為考驗。亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部技術(shù)專家團(tuán)隊總監(jiān)王曉野介紹，亞馬遜云科技已經(jīng)有針對性的服務(wù)與工具，來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的高效融合。

首先，亞馬遜云科技在云中構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)權(quán)限的統(tǒng)一管控，以及兩者統(tǒng)一的開發(fā)和流程編排。

例如，Amazon Lake Formation諸多新功能實現(xiàn)了數(shù)據(jù)網(wǎng)格跨部門的數(shù)據(jù)資產(chǎn)共享和基于單元格的最細(xì)粒度的權(quán)限控制機(jī)制；Amazon SageMaker Studio則可以一站式地完成數(shù)據(jù)開發(fā)、模型開發(fā)及相關(guān)的生產(chǎn)任務(wù)，該服務(wù)基于多種專門構(gòu)建的服務(wù)，如交互式查詢服務(wù)Amazon Athena、云上大數(shù)據(jù)平臺Amazon Elastic MapReduce （Amazon EMR）、云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)AmazonRedshift、Amazon SageMaker等，為大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)提供統(tǒng)一的開發(fā)平臺。

“統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座不僅讓大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)高效融合，還減少大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)重復(fù)構(gòu)建的工作，大幅降低成本?！蓖鯐砸氨硎镜馈?/p>

其次，亞馬遜云科技提供多種靈活可擴(kuò)展、專門構(gòu)建的大數(shù)據(jù)服務(wù)，幫助客戶進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)加工及處理，應(yīng)對數(shù)據(jù)規(guī)模的動態(tài)變化，優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。正所謂，巧婦難為無米之炊，機(jī)器學(xué)習(xí)項目成功的關(guān)鍵是對復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和準(zhǔn)備。亞馬遜云科技以Amazon Redshift、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka （AmazonMSK）和 Amazon EMR 為代表的無服務(wù)器分析能力，可以讓客戶無需配置、擴(kuò)展或管理底層基礎(chǔ)設(shè)施，即可輕松地處理任何規(guī)模的數(shù)據(jù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)項目提供兼具性能和成本效益的特征數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

“Amazon Athena能夠?qū)χС侄喾N開源框架的大數(shù)據(jù)平臺，包括Amazon EMR、高性能關(guān)系數(shù)據(jù)庫Amazon Aurora、NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)Amazon DynamoDB、Amazon Redshift等多種數(shù)據(jù)源，對這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦查詢，快速完成機(jī)器學(xué)習(xí)建模的數(shù)據(jù)加工?！蓖鯐砸把a(bǔ)充道。

最后，亞馬遜云科技讓數(shù)據(jù)分析技術(shù)更加低門檻，讓業(yè)務(wù)人員也有自住式訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行探索創(chuàng)新的能力。例如，在日常分析工具中集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測能力，其中深度集成機(jī)器學(xué)習(xí)Amazon SageMaker模型預(yù)測能力的Amazon QuickSight 、在分析結(jié)果中添加基于模型預(yù)測的Amazon Athena ML，可幫助用戶使用熟悉的技術(shù)，甚至通過自然語言來使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

毫無疑問，亞馬遜云科技多年以來在幫助全球數(shù)十萬的用戶通過利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的基礎(chǔ)上，深刻洞察到大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的融合所帶來的價值、作用，這對于更多行業(yè)用戶降低上云用數(shù)賦智的門檻大有裨益，也將成為眾多行業(yè)用戶深入開展數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

“亞馬遜云科技還通過數(shù)據(jù)科學(xué)實驗室、機(jī)器學(xué)習(xí)實驗室和機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)服務(wù)等一系列定制化措施，幫助企業(yè)在云上實現(xiàn)數(shù)智融合，重塑數(shù)據(jù)洞察。”陳曉建最后表示道。

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